SQL语句的优化原则，其实也是一个对症下药的问题处理过程，在这个过程中，对问题了解越多，认识越深刻，就能把问题解决得越好。下面对常用的SQL语句优化原则作一个基本的介绍。
（1）对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by 涉及的列上建立索引。
（2）应尽量避免在where子句中使用 ！= 或 ＜＞ 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
（3）应尽量避免在where子句中使用or来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
（4）应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
（5）在where子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
（6）在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能地让字段顺序与索引顺序相一致。
（7）update语句，如果只更改一两个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
（8）select count（*） from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。(www.xing528.com)
（9）应尽可能地避免更新clustered索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁地更新clustered索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered索引。
（10）尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
（11）尽可能地使用varchar代替char，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
（12）任何地方都不要使用select*from t，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
（13）如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table，然后 drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
（14）尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
（15）尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
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